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英伟达Rubin将要规模量产,金属3D打印的大机会来了?

频道:技术 日期: 浏览:19

       2026年1月7日,英伟达在 2026 年 CES 展会上已经正式发布了新一代 Rubin(鲁宾) 架构平台。根据目前的最新信息,Rubin 系列计划于 2026 年下半年进入大规模量产和交付。


架构演进:
2026 年: Rubin GPU(搭载 HBM4 显存)。
2027 年: Rubin Ultra GPU(进一步增强性能,可能搭载更多 HBM4 堆栈)。


散热技术:从液冷向“微通道”与“温水冷却”演进
       由于 Rubin 架构单颗芯片的功耗(TDP)预计将突破 1500W 至 2000W(甚至有传闻称 Rubin Ultra 可能接近 2300W),传统的风冷甚至标准的液冷已难以满足散热需求。英伟达采用了以下核心散热工艺:
100% 全液冷 + 45℃温水冷却
      100% 全液冷覆盖:旗舰 Vera Rubin NVL72 机架式系统采用无缆化、无风扇模块化设计,构建 "精准温控 + 高效换热" 的整机散热生态
45℃温水冷却方案:无需传统高能耗冷水机组,直接利用自然冷却或温水循环散热,可显著降低数据中心能耗,预计为全球数据中心节省约 6%的总电力消耗
液冷计算托盘:完全摒弃传统电缆和软管,所有芯片通过定制基板紧密互联,只有外部两根液冷进出水管连接到冷却块
液态金属热界面材料 (Liquid Metal TIM): 继 Blackwell 架构尝试后,Rubin 极有可能全面普及液态金属来取代传统的硅脂,利用其极高的导热率(Ga-In-Sn 合金)来衔接 GPU 核心与散热器。

可能大量应用金属3D打印?
     有业内人士表示,Rubin大概率会用到金属3D打印技术,且正在成为关键工艺,特别是3D打印铜。
虽然英伟达官方不会在宣传中大肆强调“3D 打印”,但散热供应链(如 Fabric8Labs 、中国供应链等厂商)已经开始利用 金属 3D 打印(增材制造) 来生产 Rubin 级别的冷板。

为什么要用3D打印?
       传统的散热器(如 CNC 铣削或铲齿工艺)在 Rubin 这种超高性能芯片面前遇到了“物理极限”。金属 3D 打印带来的变革主要体现在三个维度:
       针对“热图”的动态定制 (Hotspot Matching): AI 芯片的表面发热并不均匀。3D 打印允许在冷板内部设计非对称的微通道。在 GPU 核心最烫的区域(Hotspots),打印更密集的 3D 点阵或微型喷射结构;在低热区则设计更宽的通道以减少流阻。极致的表面积增益: 通过 3D 打印生成的“微米级三周期极小曲面”(TPMS)或格栅结构,其换热表面积可比传统微通道提高 900%。这使得冷板在极小的空间内拥有恐怖的换热效率。
      消除泄漏风险(一体化成型): 传统的冷板需要焊接或密封圈连接多个组件,在高压液冷系统中是潜在的漏液点。3D 打印可实现一体化制造,将流道、接口、固定位一体化成型,显著提升了数据中心数万颗芯片运行时的可靠性。
      降低热阻(降温约 7.5°C): 最新的行业数据显示,相比于传统冷板,采用 3D 混合单元结构的冷板能使 Rubin GPU 的核心温度降低约 7.5°C。这几度的差距直接决定了 GPU 是否能维持在最高睿频频率。
     具体工艺: 一些供应商采用了 电化学增材制造 (ECAM) 或 激光粉末床熔融金属3D打印 (LPBF) 技术,直接在铜基底上打印出高分辨率的微米级散热结构。这种技术能将散热效率提升约 40%-50%。
      电化学金属3D打印。类似于高效的“像素级”电镀。它不需要激光和粉末,而是在室温下通过电化学反应,像素级地“生长”出高纯度铜结构。优势: 精度极高(微米级),且没有残余应力,非常适合在芯片表面或超薄衬底上直接生长冷却结构。
其他潜在应用部件
除了核心的散热器,Rubin平台设计中的其他部件也可能受益于金属3D打印:
· 计算板 (Compute Tray) 中的结构件:Rubin的计算板采用了高度集成的无电缆化设计,内部结构复杂。金属3D打印适合制造此类轻量化、一体化的定制支架或外壳。
· 液冷管路与接头:整个Rubin平台采用全液冷设计。金属3D打印可用于制造空间受限或需要特殊流道优化的管路接口和歧管。
· 电源与网络模块外壳:为匹配高效的散热和紧凑的布局,这些模块的外壳可能采用带有定制散热鳍片或内部通道的一体化设计,金属3D打印能实现这种功能集成。

△AI生成的示意图

     但是,英伟达的供应链到底会如何用到金属3D打印,就算用上了,会用到多少零部件中,目前还还没明确的消息。但毫无疑问,业界已经非常关注和重视金属打印工艺。
总结
     Rubin 平台的散热革新不仅解决了自身高密度计算的散热问题,更代表了数据中心散热技术的重大转变 —— 从依赖冷水机组的传统冷却模式,转向更高效、更环保的温水冷却方案,为 AI 超算的可持续发展奠定了基础。


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